走进Spark的世界-IDEA用Scala实现简单的WordCount案例

悠悠 2022-08-28 03:51 181阅读 0赞

在学习大数据的过程中,已经了解了MapReduce的框架和使用,并了解了其底层数据处理的实现方式。接下来，就让咱们走进 Spark 的世界，了解一下它是如何带领我们完成数据处理的。

# 创建项目 #

首先通过IDEA创建MAVEN项目:  
groupId:取名为com.atguigu.bigdata  
name:atguigu-classes  
项目进来之后,删掉Src模块,创建spark-core的Module,添加Scala的依赖,首先自己去官网下载Scala,这里下载的是2.12版本。  
创建完的项目结构:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5qKm6YeMQ29kaW5n_size_14_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

接着添加项目的支持:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5qKm6YeMQ29kaW5n_size_11_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
到全局变量这里,添加Scala的依赖:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5qKm6YeMQ29kaW5n_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]  
选择所对应的版本。

# 导入依赖 #

因为我们要使用Spark,所以首先要建立和Spark的连接,在spark-core的  
pom.xml中引入spark的依赖:

<artifactId>spark-core</artifactId>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.spark</groupId>
                <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
            </dependency>
        </dependencies>

# 编写datas文件 #

创建directory,取名为datas,里面创建两个file,一个1.txt 一个2.txt:  
![在这里插入图片描述][f819b8f6815b42c0bfd1eebda03b551d.png]  
内容为用空格切分

# 编写WordCount案例 #

接着创建包,包名取为:com.atguigu.bigdata.spark.core.wc,创建Scala类,选择Object类型:

package com.atguigu.bigdata.spark.core.wc
    
    import org.apache.spark.rdd.RDD
    import org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext}
    
    object Spark01_WordCount { 
      def main(args: Array[String]): Unit = { 
        //Application
        //Spark框架
        //TODO 建立和Spark框架的连接
        //JDBC:Connction
        val sparkConf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("WordCount")
        val sc =new SparkContext(sparkConf);
    
        //TODO 执行业务操作
        //1.读取文件,获取一行一行的数据
        //hello world
        val lines: RDD[String] = sc.textFile("datas")
    
        //2.将行数据拆分,形成1个1个单词(分词)
        // "hello world"=>hello world,hello spark
        val words:RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
    
    
        //3.将数据根据单词进行分组,便于统计
        //(hello,hello,hello),(world,world)
        val wordGroup: RDD[(String,Iterable[String])]= words.groupBy(word => word)
    
        //4.对分组后的数据进行聚合 进行转换
        // (hello,hello,hello),(world,world)
        //(hello,3) (world,2)
        val wordToCount = wordGroup.map{ 
          case (word,list)=>{ 
            (word,list.size)
          }
        }
    
        //5.将转换结果采集到控制台打印出来
        val array = wordToCount.collect()
        array.foreach(println)
    
        //TODO 关闭连接
        sc.stop()
      }
    }

结果:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5qKm6YeMQ29kaW5n_size_18_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

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